Najlepsze modele AI we wrześniu 2026: porównanie modeli GPT-6, Claude, Gemini i Grok

Według stanu na wrzesień 2026 najlepsze modele AI, czyli modele frontier, to GPT-6 Astra od OpenAI, Claude Opus 5.5 i Claude Fable 5.1 od Anthropic, Gemini 3.1 Pro i Gemini 3.8 Flash od Google, Grok 4.7 od xAI oraz Muse Spark 1.3 od Meta. Najmocniejsze modele z otwartymi wagami (open-weight) pochodzą z chińskich laboratoriów: MiMo-V2.6-Pro od Xiaomi, GLM-5.3 od Z.ai, Kimi K3 od Moonshot, Qwen3.8 od Alibaby i V4.1-Flash od DeepSeek. Niezależne rankingi dzielą pierwsze miejsce: GPT-6 Astra prowadzi w najtrudniejszych testach z matematyki, nauk ścisłych i rozumowania, a Claude Opus 5.5 w Artificial Analysis Intelligence Index i w rankingu Arena opartym na głosach ludzi.

Ten tekst zastępuje nasze porównanie z marca 2025, w którym zestawialiśmy GPT-4o, Claude 3.7 Sonnet i Gemini 2.0. Parametry i ceny pochodzą z dokumentacji producentów, sprawdzonej 27 września 2026. Jeśli szukasz czołówki z 2024 lub 2025 roku, oś czasu po przeglądzie laboratoriów wymienia premiery czołowych modeli od GPT-4o.

Porównanie najlepszych modeli AI (wrzesień 2026)

Ceny dotyczą promptów standardowej długości; OpenAI liczy więcej powyżej 272 tys. tokenów wejściowych, a Google (3.1 Pro) i xAI powyżej 200 tys. Cena Gemini 3.8 Flash jest promocyjna do 31 grudnia 2026 (potem 1,50 / 7,50 USD). Cena wejścia w DeepSeek to stawka bez trafienia w cache (cache miss), a oba zakresy DeepSeek to kolejno ceny poza godzinami szczytu i w szczycie.

Najnowsze modele AI: przegląd laboratoriów

OpenAI: GPT-6 Astra, Sol i Luna

OpenAI ogłosiło GPT-6 Astra 3 września 2026 jako swój najbardziej zaawansowany model, „stworzony do najtrudniejszej pracy end-to-end”. Model trafił najpierw do ograniczonej grupy organizacji, a w kolejnych dniach do użytkowników ChatGPT Plus, Pro, Business i Enterprise oraz do API. Astra to pierwszy model OpenAI na poziomie „Critical” w kategorii możliwości z zakresu cyberbezpieczeństwa w Preparedness Framework, dlatego na starcie odmawia zaawansowanych zadań z tej dziedziny, takich jak tworzenie exploitów proof-of-concept. GPT-6 Sol i Luna pojawiły się 22 września: Sol do programowania i agentów, a Luna do pracy na dużą skalę za 0,10 / 0,50 USD. Wszystkie trzy przyjmują tekst i obrazy, mają okno kontekstowe 1,05 mln tokenów i zwracają do 128 tys. tokenów (dokumentacja modelu, cennik).

Anthropic: Claude Opus 5.5 i Claude Fable 5.1

Obecna oferta Anthropic to Fable 5.1, Opus 5.5, Sonnet 5 i Haiku 4.5 (przegląd modeli). Claude Opus 5.5, wydany 22 września 2026, to model, od którego Anthropic zaleca zacząć. Według firmy „w większości zadań działa na poziomie Claude Fable 5.1, a jego uruchomienie kosztuje o 40% mniej niż Opus 5”; cena katalogowa to 4 / 20 USD (cennik). Claude Fable 5.1, wydany 1 września, to droższa opcja, którą przegląd modeli przeznacza do „wymagającego rozumowania i długotrwałej pracy agentowej”. Oba mają okno kontekstowe 1 mln tokenów w standardowej cenie, do 128 tys. tokenów na wyjściu i datę odcięcia wiedzy w czerwcu 2026. Claude Mythos 5.1, czyli ten sam model z zabezpieczeniami przygotowanymi pod cyberbezpieczeństwo i nauki o życiu, jest dostępny tylko na zaproszenie.

Google DeepMind: Gemini 3.1 Pro i Gemini 3.8 Flash

Najnowszym modelem Pro od Google wciąż jest Gemini 3.1 Pro, w wersji preview od 19 lutego 2026. W maju Google zapowiadał, że Gemini 3.5 Pro trafi do użytkowników „w przyszłym miesiącu”, a w lipcu, że model jest nadal „testowany z partnerami”. Linia Flash zmieniała się za to niemal co miesiąc i 2 września doszła do Gemini 3.8 Flash, a changelog Google kieruje teraz do niego nowe projekty. Gemini 3.1 Pro dzieli drugie miejsce w Humanity's Last Exam, a 3.8 Flash jest na poziomie GPT-6 Astra w GPQA Diamond, ale w szerszym indeksie Artificial Analysis zdobywają 30 i 41 punktów, mniej niż najlepsze modele open-weight. Modele Gemini przyjmują tekst, obrazy, wideo, audio i PDF-y, mają okno 1 mln tokenów i do 64 tys. tokenów na wyjściu (strona modelu).

xAI: Grok 4.7

xAI, które występuje teraz pod marką SpaceXAI, wydało Grok 4.7 21 września 2026, około sześciu tygodni po premierze Grok 4.6. Model jest przeznaczony do „programowania, zadań agentowych i pracy opartej na wiedzy”, przyjmuje tekst i obrazy i ma okno kontekstowe 500 tys. tokenów (dokumentacja). Jest dostępny w API xAI, w Cursorze i w bramkach takich jak OpenRouter; według karty modelu konsumenckie aplikacje Grok dostaną go później.

Meta: Muse Spark 1.3

Czołowy model Meta to już nie Llama. Muse Spark wystartował 8 kwietnia 2026 z Meta Superintelligence Labs, bez wag do pobrania. Wersja 1.3 pojawiła się 2 września z lepszymi wynikami w zadaniach agentowych i programowaniu i jest dostępna przez Meta Model API (dokumentacja modelu). Przy maksymalnym ustawieniu rozumowania to najwyżej oceniany model w indeksie Artificial Analysis spoza Anthropic i OpenAI. Według Meta wydanie Muse Spark z otwartymi wagami jest w planach firmy. Na razie najnowszym modelem językowym Meta z otwartymi wagami jest dużo mniejszy Muse Glimmer (30 mld parametrów, Apache 2.0); ostatnia duża Llama to Llama 4 z kwietnia 2025.

DeepSeek i konkurenci z otwartymi wagami

DeepSeek wydał rodzinę V4 jako wersję preview 24 kwietnia 2026, z wagami na licencji MIT. Jego API działa teraz na DeepSeek V4.1-Flash, wydanym 10 września z otwartymi wagami, a V4-Pro jest wygaszany: od 14 września jego zapytania obsługuje V4.1-Flash, dopóki nie pojawi się V4.1-Pro.

W indeksie Artificial Analysis inne laboratoria wyprzedzają dziś DeepSeek wśród modeli open-weight. Listę otwiera MiMo-V2.6-Pro od Xiaomi z 46 punktami (Claude Opus 5.5 ma 58), a za nim są GLM-5.3 od Z.ai z 45 i Kimi K3 od Moonshot (lipiec, 2,8 bln parametrów) z 44. Qwen3.8-Max od Alibaby (sierpień) przyjmuje w API obrazy i wideo, a jego wersja z otwartymi wagami, Qwen3.8-2.4T-A95B, obsługuje tylko tekst i wypada na poziomie DeepSeek V4.1-Flash. Wagi MiMo i DeepSeek mają licencję MIT; Kimi K3, GLM-5.3 i Qwen3.8 mają własne licencje z dodatkowymi warunkami dla firm hostujących modele powyżej określonego progu przychodów.

Najlepsze modele AI w 2024 i 2025 roku: co się zmieniło

Rozumowanie trafiło do modeli flagowych. W 2024 roku o1 od OpenAI był osobnym „modelem rozumującym”; GPT-6 Astra i Grok 4.7 mają dziś ustawienie intensywności rozumowania (reasoning effort) w głównym modelu, a w modelach Claude 5 myślenie (thinking) jest domyślnie włączone (dokumentacja Anthropic).

Okno 1 mln tokenów stało się normą. Gemini 1.5 Pro wystartował w lutym 2024 ze standardowym oknem 128 tys. tokenów, a 1 mln był dostępny tylko w prywatnym preview; dziś każdy model z tabeli poza Grok 4.7 przyjmuje około miliona tokenów.

Czym są modele frontier? Frontier AI a generatywna AI

„Frontier” (dosłownie „granica”) to ruchoma etykieta dla najbardziej zaawansowanych modeli ogólnego przeznaczenia w danym momencie. Według Frontier Model Forum frontier AI „odnosi się ogólnie do tych modeli AI ogólnego przeznaczenia, które wyznaczają aktualny stan techniki, a ten zbiór będzie się zmieniał wraz z postępem w dziedzinie”. Wersja rządu Wielkiej Brytanii, przygotowana na AI Safety Summit w 2023 roku, mówi o „wysoce zaawansowanych modelach AI ogólnego przeznaczenia, które mogą wykonywać szeroki zakres zadań i dorównują możliwościom dzisiejszych najbardziej zaawansowanych modeli lub je przewyższają” (dokument do dyskusji DSIT).

Ustawodawcy liczą za to moc obliczeniową użytą do trenowania. Kalifornijska ustawa SB 53, obowiązująca od 1 stycznia 2026, definiuje model frontier jako model bazowy (foundation model) trenowany z użyciem ponad 10²⁶ operacji. Unijny AI Act (akt w sprawie sztucznej inteligencji) zakłada, że model ogólnego przeznaczenia trenowany z użyciem ponad 10²⁵ FLOP ma „zdolności dużego oddziaływania”, co uruchamia przepisy o ryzyku systemowym (art. 51).

Generatywna AI to szersza kategoria: każdy model, który tworzy tekst, obrazy, dźwięk, wideo lub kod. Każdy językowy model frontier jest generatywną AI, ale mały otwarty model uruchomiony na laptopie też jest generatywny, a do czołówki mu daleko. „Frontier” mówi, gdzie model leży na krzywej możliwości; „generatywny” mówi, co robi.

Benchmarki AI: kto prowadzi w FrontierMath, GPQA, HLE i ARC-AGI

Laboratoria uruchamiają benchmarki z własnymi ustawieniami, dlatego liczby w tej sekcji pochodzą wyłącznie z rankingów publikowanych przez twórców benchmarków (stan na 27 września 2026). Claude Opus 5.5 wyszedł 22 września i w większości z nich jeszcze go nie ma.

FrontierMath (Epoch AI, nie Google DeepMind)

FrontierMath to zbiór bardzo trudnych zadań matematycznych: Tiers 1-3 obejmują poziom od studiów pierwszego stopnia po zaawansowane studia magisterskie i doktoranckie, a Tier 4 to matematyka na poziomie badawczym. Epoch AI prowadzi go dzięki finansowaniu od OpenAI i ujawnia, że OpenAI zamówiło podstawowe zadania i ma dostęp do dużej części zbioru, poza wydzieloną pulą (holdout).

W serwisie z benchmarkami Epoch GPT-6 Astra prowadzi w Tiers 1-3 z wynikiem 93,7%, a drugi jest Claude Fable 5.1 z 90,2%. Astra prowadzi też w Tier 4 z wynikiem 97,6%. To więcej niż w Tiers 1-3, bo prywatny zbiór Tier 4 ma tylko 41 zadań, a Astra rozwiązała 40 z nich. Najlepszy wynik Gemini w Tiers 1-3 według Epoch to 3.7 Flash z 71,6%.

Google DeepMind nie prowadzi FrontierMath, ale zamawiał i publikował wyniki w tym benchmarku. W październiku 2025 Google zlecił Epoch przetestowanie Gemini 2.5 Deep Think, który ustanowił wtedy rekordy: 29% w Tiers 1-3 i 10% w Tier 4. W maju 2026 praca DeepMind podała 48% w Tier 4 dla AI co-mathematician, agenta zbudowanego na Gemini 3.1 Pro, którego Epoch testował w ciemno. Strony modeli Gemini nie podają wyników FrontierMath.

GPQA Diamond

GPQA Diamond to 198 pytań wielokrotnego wyboru z biologii, fizyki i chemii, napisanych przez ekspertów tak, by były „Google-proof”, czyli nie do wygooglowania. W przebiegach Epoch listę otwierają GPT-6 Astra (95,8%), Gemini 3.8 Flash (95,4%) i Gemini 3.7 Flash (94,8%), ale około dziesięciu modeli mieści się w marginesie błędu lidera, więc test dziś głównie potwierdza, że model należy do czołówki.

SWE-bench

SWE-bench daje modelowi repozytorium kodu i prawdziwe zgłoszenie (issue) z GitHuba do naprawienia. Oficjalny ranking SWE-bench Verified (500 zadań sprawdzonych przez ludzi) nie dodał żadnego modelu od lutego 2026, więc jego lider w wariancie bash-only, Claude Opus 4.5 z wynikiem 76,8%, jest kilka generacji w tyle. Ranking SWE-Bench Pro od Scale AI kończy się na lipcu 2026 i nie ma w nim żadnego z wrześniowych modeli. Dla najnowszych modeli do programowania zostają tylko liczby od producentów, każda uzyskana w ich własnym środowisku agentowym.

Humanity's Last Exam

HLE, stworzony przez Center for AI Safety i Scale AI, ma 2500 pytań od niemal 1000 ekspertów z różnych dziedzin. W rankingu Scale pierwszy jest GPT-6 Astra z wynikiem 54,8%. Drugie miejsce dzielą Claude Fable 5.1 (46,5%), Gemini 3.1 Pro (46,4%), Gemini 3.8 Flash (44,5%) i GPT-5.4 Pro (44,3%), a Scale oznacza każdy wpis ostrzeżeniem o możliwym skażeniu danych testowych (contamination).

ARC-AGI, Artificial Analysis i Arena

W rankingu ARC Prize, gdzie ARC Prize samo testuje modele na własnym półprywatnym zbiorze, GPT-6 Astra prowadzi w ARC-AGI-2 z wynikiem 95,0%, a Claude Opus 5.5 osiąga 93,3% przy koszcie 0,41 USD za zadanie wobec 1,12 USD u Astry. ARC-AGI-2 jest bliski nasycenia (panel ludzi osiąga 100%). W nowszym ARC-AGI-3 Astra prowadzi z wynikiem 62,7% w standardowym środowisku testowym (harness), a najlepszy wpis Anthropic, Claude Opus 5, ma 30,2%.

Dwa szersze rankingi stawiają na pierwszym miejscu Anthropic. Artificial Analysis Intelligence Index (v4.3) ocenia Opus 5.5 na 58 punktów, przed Fable 5.1 i GPT-6 Astra z 53. Ranking tekstowy Arena (dawniej LMArena), oparty na głosach ludzi, stawia Opus 5.5 na pierwszym miejscu, w granicach marginesu błędu kilku innych modeli Claude; GPT-6 Astra jest na 26. miejscu.

Jak wybrać model AI do swojego zadania

• Trudna matematyka, nauki ścisłe i pytania badawcze: GPT-6 Astra prowadzi w FrontierMath, HLE i obu rankingach ARC-AGI, a z Fable 5.1 dzieli najwyższą cenę (10 / 50 USD).

• Długie zadania programistyczne i agentowe: Claude Opus 5.5 prowadzi w indeksie Artificial Analysis przy 40% ceny Astry za token, a Anthropic pisze, że nadaje się do „długich i rozległych zadań, takich jak migracje i audyty całej bazy kodu”.

• Wideo, audio lub duże PDF-y: Gemini 3.8 Flash czyta je bezpośrednio i kosztuje 0,75 / 3,75 USD do końca 2026 roku.

• Tania praca na dużą skalę: GPT-6 Luna lub DeepSeek V4.1-Flash. Ekstrakcja danych do ustalonej struktury, taka jak odczytywanie paragonów w naszym workflowie n8n do automatyzacji faktur i paragonów, rzadko wymaga modelu z czołówki.

• Uruchamianie wag u siebie: MiMo-V2.6-Pro lub DeepSeek V4.1-Flash (oba na licencji MIT) albo GLM-5.3, Kimi K3 i Qwen3.8, jeśli ich licencje pasują do twojej firmy.

Rankingi nie zgadzają się co do lidera, więc zanim się zdecydujesz, przetestuj dwóch lub trzech kandydatów na własnym, prawdziwym zadaniu.

Jak porównać kilka modeli AI obok siebie w BrowseWiz

BrowseWiz to panel boczny z AI dla Chrome i Edge, w którym rozmawiasz z modelem o otwartej stronie, PDF-ie lub zaznaczonym fragmencie. Daje trzy sposoby dostępu do modeli:

• BrowseWiz Chat, wbudowany model, nie wymaga konfiguracji i jest dostępny w darmowym planie z limitem użycia.

• Własny klucz API OpenAI (Ustawienia > Modele) dodaje do menu modeli te modele OpenAI, do których klucz ma dostęp.

• Niestandardowe modele działają z każdym endpointem zgodnym z formatem chat completions od OpenAI. Podajesz nazwę modelu, base URL i klucz API.

Większość laboratoriów z tego zestawienia dokumentuje taki endpoint:

Anthropic opisuje swoją warstwę zgodności jako przeznaczoną „do testowania i porównywania możliwości modeli”, czyli dokładnie do tego zadania. Konfigurację, także z OpenRouterem, opisujemy w przewodniku po OpenRouter i API zgodnych z OpenAI.

Żeby porównać modele, dołącz stronę lub plik, nad którym pracujesz, i zadaj pytanie. Potem wybierz inny model w menu modeli i kliknij Try again przy odpowiedzi. BrowseWiz wygeneruje ją ponownie nowym modelem z tym samym kontekstem, więc każdy model dostaje te same dane wejściowe. Każda odpowiedź zostaje zachowana, a strzałki przy wiadomości (1/2, 2/2) przełączają między nimi. Rób to na ostatniej odpowiedzi, bo Try again usuwa wszystkie późniejsze wiadomości.

Najczęściej zadawane pytania

Jakie są obecnie najlepsze modele AI?

Według stanu na wrzesień 2026: GPT-6 Astra (OpenAI), Claude Opus 5.5 i Fable 5.1 (Anthropic), Gemini 3.1 Pro i 3.8 Flash (Google), Grok 4.7 (xAI) oraz Muse Spark 1.3 (Meta). Wśród modeli open-weight prowadzą MiMo-V2.6-Pro, GLM-5.3, Kimi K3, Qwen3.8 i DeepSeek V4.1-Flash.

Który model AI jest najlepszy w 2026 roku?

Żaden model nie wygrywa wszędzie. GPT-6 Astra prowadzi w FrontierMath, Humanity's Last Exam i ARC-AGI. Claude Opus 5.5 prowadzi w Artificial Analysis Intelligence Index, jest pierwszy w rankingu tekstowym Arena i kosztuje 40% ceny Astry za token.

Czym różni się frontier AI od generatywnej AI?

Generatywna AI to każdy model, który tworzy tekst, obrazy, dźwięk, wideo lub kod. Frontier AI to niewielki zbiór modeli ogólnego przeznaczenia na poziomie aktualnego stanu techniki; według Frontier Model Forum ten zbiór „będzie się zmieniał z czasem”. Językowe modele frontier są generatywne, ale większość modeli generatywnych do czołówki nie należy.

Czy FrontierMath to benchmark Google DeepMind?

Nie. FrontierMath prowadzi Epoch AI dzięki finansowaniu od OpenAI. Google DeepMind publikował w nim wyniki, ostatnio 48% w Tier 4 dla agenta AI co-mathematician w maju 2026. W rankingu Epoch GPT-6 Astra prowadzi teraz zarówno w Tiers 1-3 (93,7%), jak i w Tier 4 (97,6%).

Jakie były najlepsze modele AI w 2024 i 2025 roku?

W 2024: GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Pro i Llama 3.1 405B, a we wrześniu doszedł o1 od OpenAI w wersji preview. Na początku 2025: GPT-4o i o1, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 2.0 Flash i DeepSeek-V3, do których w styczniu dołączył DeepSeek-R1. W grudniu 2025: GPT-5.2, Claude Opus 4.5, Gemini 3 Pro, Grok 4.1 i DeepSeek V3.2.